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AO.com construit une vue client unique avec MongoDB –
Cet article a été publié à l'origine sur MongoDB . Nous vous remercions de soutenir les partenaires qui rendent SitePoint possible.
Transforme l'expérience client, combat la fraude et répond aux exigences du GDPR avec MongoDB Atlas et Apache Kafka s'exécutant sur AWS.
un détaillant, AO.com a toujours été en mesure de se différencier autour de son objectif principal: l'expérience client.
Au début de 2017, il était clair qu'il y avait une grande opportunité d'utiliser les données clients plus efficacement, pour conduire:
- Amélioration continue de l'expérience client
- Identification plus rapide de la fraude
- Conformité aux nouvelles règles de confidentialité de l'UE GDPR
AO a créé une nouvelle équipe qui leur a donné le mandat de construire une plate-forme à vue unique à 360 degrés de toutes les données de ses clients.
Pour s’assurer qu’ils puissent se déplacer rapidement et garder l’équipe concentrée sur les objectifs commerciaux, l’équipe a choisi la base de données de MongoDB Atlas. ase service dans le cloud. Nous avons discuté avec Jon Vines responsable de l'équipe de développement logiciel chez AO.com, de l'expérience acquise lors de la création de l'application client unique, de sa philosophie de développement et de son impact sur AO.
en nous parlant de AO.com?
AO.com est l’un des principaux détaillants d’électricité en ligne du Royaume-Uni. Chez AO, ce qui nous motive vraiment et nous rend spéciaux, c'est à quel point nous sommes obsédés par l'expérience du client. Nous nous assurons que nos employés sont en mesure de faire appel à ce qui convient le mieux à chaque client, c’est-à-dire qu’il n’ya pas de scripts ou de règles dans le centre de contact, nous faisons simplement ce que nous pensons être le bon. Notre guide a toujours été de demander si notre mère serait fière des décisions que nous prenons chaque jour et si nous estimons que nous aurions traité notre propre Nan de la même manière.
faire. Par exemple, l’infrastructure est le troisième de nos trois principaux piliers . Nous savons qu’il est extrêmement important de disposer de systèmes évolutifs et extensibles tout en s’assurant que tous les avantages de l’opérationnel et du rythme de nos investissements et de notre croissance à long terme.
Avec une infrastructure de qualité comme élément clé de la stratégie d’AO, Qu'est-ce que votre équipe a essayé de faire?
Nous avons été chargés de rassembler les nombreuses sources d'informations client au sein d'AO, afin de créer une vision unique et holistique de chacun de nos clients. Nos données sont réparties dans de nombreux départements, chacun utilisant sa propre technologie.
L'objectif ultime est de fournir une source de vérité pour toutes les données client – pour gérer une multitude d'applications et de processus métier nouveaux et améliorés. Cela permet à notre personnel, disposant des autorisations appropriées, d'accéder à toutes les données utiles que nous avons dans l'entreprise, à partir d'un seul endroit et à partir d'une seule couche de données opérationnelle facile à utiliser.
Il existe trois applications principales que nous desservons aujourd'hui:
- Call Center : pour nous, il s'agit avant tout de satisfaire nos clients. L'évaluation de nos systèmes de centre de contact nous a montré que nous pouvions améliorer notre parcours client en exposant davantage de points de données qui n'étaient actuellement pas disponibles pour nos agents. Cela nous permet de fournir un meilleur niveau d’expérience client.
- Fraude : Tout ce qui est dans la zone grise de la fraude est transmis à notre équipe de fraude pour une touche personnelle. Au fur et à mesure que notre entreprise se développe, nous sommes constamment à la recherche de moyens d’être plus efficaces. C'est là qu'intervient la vue unique. Les capacités à haut débit et à faible latence et l'agrégation de plusieurs sources de données disparates en font le véhicule idéal pour fournir une aide supplémentaire en matière de décision et de détection d'anomalies à notre équipe de fraude.
- GDPR : Nous devons être en mesure de dire aux clients quelles données personnelles nous stockons à leur sujet. Nos équipes marketing doivent être en mesure de voir les préférences des clients en matière de communication avec nous. La vue unique rend tout cela beaucoup plus facile.
Ce n'est que le début. Il y a beaucoup plus de projets en cours de développement.
Comment avez-vous commencé le projet à vue unique?
L'équipe a été créée en mai 2017. Notre première tâche consistait à identifier les données sources et à définir le domaine Nous avons beaucoup de données historiques à combiner avec des données en temps réel. Cela signifiait travailler avec plusieurs instances de Microsoft SQL Server et divers référentiels de données et files d'attente de messages hébergés sur Amazon Web Services (AWS), y compris SQS. Nous avons dû trouver un moyen d'extraire ces données proprement, sans impact sur les systèmes sources.
Nous avons passé plusieurs mois à cataloguer nos actifs de données, avant de passer au prototypage et à la sélection de technologies. Nous avons commencé le développement en octobre 2017 et sommes entrés en production seulement trois mois plus tard, en janvier 2018. La technologie sous-jacente que nous avons choisie pour alimenter la plate-forme à vue unique a été la clé de cette vitesse de développement.
En tant qu'entreprise, nous utilisions déjà AWS, nous avons donc d'abord examiné Kinesis, mais nous avons décidé d'utiliser Apache Kafka et Confluent Open Source. Nous pouvons utiliser l'API Connect de Kafka pour extraire des données via les flux Change Data Capture sur des sources de données existantes, avec Kafka en continu et en transformant les données sources dans notre modèle de données à affichage unique. Cela nous permet d'extraire des données sans créer de dépendances sur d'autres équipes sur lesquelles nous devrions autrement compter pour publier ces données ou nous donner accès à leurs systèmes sources.
Une fois que les données sont dans Kafka, cela ouvre une multitude de applications en aval potentielles. La vue client unique en est la première. Nous pouvons également utiliser l'oplog dans MongoDB pour extraire des données dans Kafka, ce qui nous permet de découpler notre architecture de microservices de manière très naturelle.
Qu'en est-il de la couche de base de données?
la flexibilité du schéma dont nous avions besoin, nous avons donc exploré des options de bases de données plus modernes.
Nous avons exploré un certain nombre de bases de données non tabulaires avant de choisir MongoDB. Il est vite devenu évident que le modèle de document de MongoDB était le meilleur choix pour nous. Il prend en charge les objets clients riches que nous pouvons enrichir à tout moment sans migration de schéma coûteuse. Et les formats de données temporels fortement typés sont précieux pour notre application. En termes de fonctionnalités globales, MongoDB était le choix clair pour nous aider à atteindre nos objectifs.
Nous avons également trouvé le guide méthodologique en 10 étapes de MongoDB pour la construction d'une vue unique – c'était clair De nombreux clients l'avaient déjà fait auparavant avec MongoDB – et ils ont offert un mélange unique d'expertise, de processus et de technologie pour nous aider à livrer.
En prenant tout cela en compte, il a fallu moins d'une journée pour transférer nos données
Pouvez-vous nous dire pourquoi vous avez décidé de travailler sur MongoDB Atlas?
Nous sommes une petite équipe DevOps avec trois développeurs et un analyste commercial. Nous possédons la plate-forme à vue unique de bout en bout, du prototypage au développement en passant par le déploiement, la sécurité et les opérations en cours. Nous devons nous concentrer sur la satisfaction des besoins de l’entreprise, et non sur la gestion de la base de données, et Atlas nous le donne. Toutes les meilleures pratiques opérationnelles sont intégrées. Nous n'avons pas à nous soucier des opérations de base de données, de la surveillance ou des sauvegardes. Atlas automatise tous ces services, ce qui correspond parfaitement à notre philosophie de développeur-premier chez AO.com.
Comment MongoDB Atlas fonctionne-t-il pour vous?
Atlas est solide depuis son lancement. Nous exécutons un jeu de répliques dans AWS Ireland, avec la possibilité d’augmenter et de réduire à la demande, sans interruption de service des applications. Ceci est particulièrement utile car nous gérons actuellement des millions de commandes et d’objets clients dans la plate-forme à vue unique, et nous prévoyons désormais d’ajouter des données clickstream, ce qui augmentera considérablement les données gérées.
et écrit à 5ms. Le Atlas alerting est génial – nous recevons des notifications instantanées si quelque chose nécessite une attention particulière et nous pouvons ajouter nos propres alertes personnalisées si nécessaire. Le Performance Advisor a été extrêmement précieux pour l'équipe – toutes les requêtes non indexées nous sont capturées et nous sont envoyées afin que nous puissions ajouter un nouvel index en quelques minutes si nécessaire. Collectivement, ces fonctionnalités signifient que nous pouvons réagir en temps réel à tout ce qui se passe dans notre environnement de production.
Nous prévoyons également de commencer à utiliser le connecteur MongoDB pour BI pour visualiser les métriques de toutes les données client
Pouvez-vous nous en dire plus sur la philosophie de développement sur AO.com?
Really c'est autour du thème de la livraison des produits pour l’entreprise. Notre philosophie souscrit à «The Three Ways» :
- De gauche à droite, nous nous efforçons de produire des idées le plus rapidement possible. Nous réduisons les dépendances entre les équipes, investissons dans des outils d'intégration continue et de livraison, et faisons des choix technologiques intelligents pour améliorer la productivité des développeurs. Notre objectif est de passer de la validation du code à la production en moins de 30 minutes.
- Amplification des boucles de rétroaction – construction de processus permettant de travailler continuellement pour identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas
- Amélioration continue , en utilisant des boucles de rétroaction et en apportant des modifications. Nous nous dirigeons vers l'ingénierie du chaos. MongoDB Atlas a été un formidable atout car il nous permet de déclencher des expériences de basculement et d’autres conditions pour améliorer la résilience du code et de la plate-forme.
Si cela ressemble au type d’équipe de développement avec laquelle vous voulez travailler, embauchent !
Enfin, comment mesurez-vous l'impact de la plate-forme à affichage unique sur l'entreprise?
Les débuts sont nombreux et nous voyons cela comme un avantage majeur pour l'entreprise. À court terme, nous nous concentrons sur quelques indicateurs très concrets:
- Expérience du centre d’appels – nous sommes en mesure de réduire le nombre de fois où un client doit appeler, car nos agents peuvent accéder à toutes les données besoin immédiatement. Nous travaillons également à réduire le temps de traitement des appels de 40%.
- Fraude – nous aidons à améliorer le délai de détection des fraudes et à être proactif dans la surveillance des tendances potentielles à la fraude. Nous réduisons également le taux de rejet et réduisons le nombre de faux positifs. Tout cela libère des ressources et améliore, de manière cruciale, l'expérience client.
- Conformité GDPR – de toute évidence, de nombreuses équipes s'assurent que nous sommes prêts pour cela, mais nous veillons à disposer d'une plate-forme peut facilement répondre aux questions du service juridique a été cruciale.
Bien sûr, tout cela n'est que le début. Ensuite, nous examinerons l'analyse des données, exposons les données à vue unique comme un service à davantage d'applications et automatiserons davantage de processus métier.
Et si vous voulez en savoir plus et voir Jon présent à MongoDB Europe, alors réservez vos billets ici . Utilisez le code AO20 pour obtenir 20% de réduction
Pour commencer avec votre propre projet à vue unique, téléchargez notre Guide méthodologique en 10 étapes .